Тест Бреуша-Пэгана используется для определения наличия гетероскедастичности в регрессионном анализе. В этом руководстве объясняется, как выполнить тест Бреуша-Пэгана в R. Пример: тест Бреуша-Пэгана в R В этом примере мы подберем регрессионную модель, используя встроенный набор данных R mtcars , а затем...
Одной из наиболее часто используемых метрик для измерения точности прогноза модели является MAPE , что означает среднюю абсолютную процентную ошибку . Формула расчета MAPE выглядит следующим образом: MAPE = (1/n) * Σ(|факт – прогноз| / |факт|) * 100 Золото: Σ –...
Каждый раз, когда вы выполняете проверку гипотезы, вы получаете статистику теста. Чтобы определить, являются ли результаты проверки гипотезы статистически значимыми, вы можете сравнить статистику теста с критическим значением Z. Если абсолютное значение статистики теста больше критического значения Z, то результаты теста...
Графики остатков часто используются для оценки того, нормально ли распределяются остатки регрессионного анализа и проявляют ли они гетероскедастичность . В этом руководстве объясняется, как создать графики остатков для регрессионной модели в R. Пример: остаточные графики в R В этом примере мы...
Гистограмма относительной частоты — это график, на котором отображаются относительные частоты значений в наборе данных. В этом руководстве объясняется, как создать гистограмму относительной частоты в R с помощью функции гистограммы решетки () , которая использует следующий синтаксис: гистограмма (x, тип) Золото:...
В этом руководстве объясняется, как работать с распределением Пуассона в R, используя следующие функции. dpois : возвращает значение функции плотности вероятности Пуассона. ppois : Возвращает значение функции кумулятивной плотности Пуассона. qpois : возвращает значение обратной функции кумулятивной плотности Пуассона. rpois :...
Среднеквадратическая ошибка (RMSE) — это показатель, который говорит нам, насколько в среднем далеки наши прогнозируемые значения от наблюдаемых значений в регрессионном анализе. Он рассчитывается следующим образом: RMSE знак равно √[ Σ(P i – O i ) 2 / n ] Золото:...
Одной из наиболее часто используемых метрик для измерения точности прогнозирования модели является MSE , что означает среднеквадратическую ошибку . Он рассчитывается следующим образом: MSE = (1/n) * Σ(факт – прогноз) 2 Золото: Σ – причудливый символ, означающий «сумма». n – размер...
Среднеквадратическая ошибка (RMSE) — это показатель, который говорит нам, насколько в среднем далеки наши прогнозируемые значения от наблюдаемых значений в регрессионном анализе. Он рассчитывается следующим образом: RMSE знак равно √[ Σ(P i – O i ) 2 / n ] Золото:...
Часто, когда мы выполняем простую линейную регрессию, мы хотим создать диаграмму рассеяния, чтобы визуализировать различные комбинации значений x и y. К счастью, R позволяет легко создавать облака точек с помощью функцииplot() . Например: #create some fake data data <- data.frame(x =...